LeetCode 分类刷题：2962. 统计最大元素出现至少 K 次的子数组
题目
给你一个整数数组 nums 和一个 正整数 k 。
请你统计有多少满足 「 nums 中的 最大 元素」至少出现 k 次的子数组，并返回满足这一条件的子数组的数目。
子数组是数组中的一个连续元素序列。
示例 1：
输入：nums = [1,3,2,3,3], k = 2 输出：6 解释：包含元素 3 至少 2 次的子数组为：[1,3,2,3]、[1,3,2,3,3]、[3,2,3]、[3,2,3,3]、[2,3,3] 和 [3,3] 。
示例 2：
输入：nums = [1,4,2,1], k = 3 输出：0 解释：没有子数组包含元素 4 至少 3 次。
解析
由于子数组越长，包含的元素越多，越能满足题目要求；反之，子数组越短，包含的元素越少，越不能满足题目要求。有这种性质的题目，可以用滑动窗口解决。
- 设 mx=max(nums)。
- 元素 x=nums[right] 进入窗口时，如果 x=mx，把计数器 cntMx 加一。
- 如果 cntMx=k，则不断右移左指针 left，直到窗口中的 mx 的出现次数小于 k 为止。
- 内层循环结束后，[left,right] 这个子数组是不满足题目要求的，但在退出循环之前的最后一轮循环，[left−1,right] 是满足题目要求的。由于子数组越长，越能满足题目要求，所以除了 [left−1,right]，还有 [left−2,right],[left−3,right],…,[0,right] 都是满足要求的。也就是说，当右端点固定在 right 时，左端点在 0,1,2,…,left−1 的所有子数组都是满足要求的，这一共有 left 个，加到答案中。
作者：灵茶山艾府
链接：https://leetcode.cn/problems/count-subarrays-where-max-element-appears-at-least-k-times/solutions/2560940/hua-dong-chuang-kou-fu-ti-dan-pythonjava-xvwg/
来源：力扣（LeetCode）
答案
这里我自己AC的写法和灵神的有一点不一样，分别如下：
自己的写法：
class Solution:def countSubarrays(self, nums: List[int], k: int) -> int:m = max(nums)n = len(nums)if k > n:return 0left = 0ans = 0count = 0for right, x in enumerate(nums): # 移动右指针，扩大窗口if x == m:count += 1 # 更新最大元素出现次数while count == k: # 满足最大元素出现k次时ans += n - right # 从[left...right]到[left...n-1]这些子数组都满足if nums[left] == m: # 如果左端点元素等于最大元素count -= 1 # 移动左指针前，将最大元素出现次数减1left += 1 # 移动左指针，缩小窗口return ans灵神的写法：
class Solution:def countSubarrays(self, nums: List[int], k: int) -> int:m = max(nums)n = len(nums)if k > n:return 0left = 0ans = 0count = 0for right, x in enumerate(nums): # 移动右指针，扩大窗口if x == m:count += 1while count == k: # 满足最大元素出现k次时，持续移动左指针if nums[left] == m: # 如果左端点元素等于最大元素count -= 1 # 移动左指针前，将最大元素出现次数减1left += 1ans += left # 从[0...right]到[left-1...right]都满足return ans复杂度分析
时间复杂度：O(n)，其中 n 为 nums 的长度。虽然写了个二重循环，但是内层循环中对 left 加一的总执行次数不会超过 n 次，所以总的时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度：O(1)。作者：灵茶山艾府
链接：https://leetcode.cn/problems/count-subarrays-where-max-element-appears-at-least-k-times/solutions/2560940/hua-dong-chuang-kou-fu-ti-dan-pythonjava-xvwg/
来源：力扣（LeetCode）